怎么判断 Papago 的产出好不好:一张评分表
Papago 是一款客户端应用:NAVER 的翻译应用,韩语场景常用。
用 AI 最容易犯的错是「看着不错就用了」,这篇给出一张可复用的打分表。
评分表(每项 1 到 5 分)
| 维度 | 看什么 | 1 分 | 5 分 |
|---|---|---|---|
| 准确 | 意思是否忠实原文 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 术语一致 | 是否遵守术语表 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 流畅 | 是否符合目标语言表达习惯 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 格式保真 | 代码、占位符、排版是否完整 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 文化适配 | 是否避免不当表达 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
建议:任一维度低于 3 分就不要直接使用;总分用于比较不同提示词或不同工具的效果。
用一个任务试打分
字幕翻译
适用情况:手头有一份 SRT 字幕文件时。
翻译这份字幕:每行不超过 42 个字符,保持时间轴不变,人名统一译法,口语化表达。
检查点:时间轴未改动。
怎么让评分更可靠
- 同一批材料至少测 5 次,不只看最好的一次。
- 两人分别打分,分歧大的维度再讨论标准。
- 把 Papago 的结果与人工完成或 Google 翻译的结果放在一起盲评。
- 每次改提示词后用同一批材料复测。
更多可以试的用法
译后编辑
输入:一段机器翻译结果和原文。
对照原文检查这段机翻:标出漏译、误译和不通顺的地方,给出修改后版本,并按严重程度分类。
交付前确认:问题按严重程度分类。
双语对照阅读
输入:一篇英文技术文章。
把这篇文章翻译成中文并以双语对照排版,专有名词首次出现时保留英文原文,代码和命令不翻译。
交付前确认:代码块未被翻译。
术语表先行
输入:一份产品文档和已有术语。
先从文档中提取 30 个关键术语,结合我提供的已有译名生成术语表,再按术语表翻译全文,翻译后列出不确定的译法。
验收标准:全文术语与术语表一致。
常见问题:代码或占位符被翻译
在提示或设置中声明不翻译的内容格式。
常见问题:同一术语多种译法
建立术语表并在工具中启用强制术语。
常见问题:长文档前后风格不一
固定风格说明,分段翻译时附带上一段译文。
概念补充:质量评估(QE)
自动估计译文质量,提示需要重点复查的句子。
概念补充:译后编辑(MTPE)
在机器翻译基础上由人工修改。
适合人群:客服人员
客服人员可以用 Papago 处理回复草稿、工单分类等工作。需要注意:不得以 AI 名义做出政策外承诺,涉及隐私的问题按流程处理。
适合人群:科研人员
科研人员可以用 Papago 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意:遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求,引用逐条核对。
适合人群:电商运营
电商运营可以用 Papago 处理商品详情与主图、活动方案与客服话术等工作。需要注意:商品参数和促销规则必须与后台一致,避免虚假宣传。
写在最后
所有示例输出均为示意,不代表真实统计或效果承诺;请以自己的测试结果为准。
本文基于 Papago 公开的定位与通用用法编写,具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准,产品更新后界面和名称可能变化。